ar+ma+arma模型之间的区别
@良奖6701：arma模型,ar模型,ma模型有什么本质上的区别 -
宓和13445143092…… ar模型是建立当前值和历史值之间的联系,ma模型是计算ar部分的误差的累计,arma是两者的和.
@良奖6701：ARMA和ARIMA的区别 -
宓和13445143092…… ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模型的扩展ARMA谱估计线性系统可以用线性差分方程进行描述,这种差分模型就是自回归----滑动平均模型(AutoRegression----Moving Average,ARMA ).:任何一个...
@良奖6701：随机信号分析:关于AR模型的问题~高手进 -
宓和13445143092…… AR模型建模的原理是:对于标准激励(白噪声信号),总能找到一个足够高阶的常系数线性微分方程(或差分方程),使其输出的信号和待建模信号一致,其方程系数即可完全描述信号特征.AR模型是“自回归模型”;MA模型是“滑动平均模型”;ARMA则为“自回归滑动平均模型”.可以用足够高阶的MA或ARMA模型等效AR模型,其他亦同.AR模型等只能对平稳随机信号建模.
@良奖6701：基于Matlab环境,实现AR,MA,ARMA 模型 -
宓和13445143092…… AR可以用ar或arx函数实现;MA、ARMA可用armax函数.
@良奖6701：是不是所有时间序列都能建立AR,MA或者ARMA模型 -
宓和13445143092…… 当然不是,这三个模型都有最基本的关于序列稳定性的假设.也就是说如果一个时间序列不稳定是没有办法建以上三个模型的
@良奖6701：在任意条件下,AR、MA与ARMA之间可以相互转化 - 上学吧普法考试
宓和13445143092…… 分别加入ar项和ma项即可
@良奖6701：ar(1)模型1差分后得到的是arma(1,1)模型吗? -
宓和13445143092…… 我去 太惭愧了……同学你说得对 我理解错了 因为差分就默认了原序列是非平稳序列 所以不能建立AR……AR建立好后 如果差分 那以后就是个ARMA 这个你可以自己用差分验证 很好推导的
@良奖6701：什么是ARMA模型 -
宓和13445143092…… ARMA 模型(Auto-Regressive and Moving Average Model)是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称AR模型)与滑动平均模型(简称MA模型)为基础“混合”构成.在市场研究中常用于长期追踪资料的研究,如:Panel研究中,用于...
@良奖6701：用Eviews做预测时ar(1)...ar(5),ma(1)...ma(5)和单独ar(1) ar(5) ma(1)ma(5)的区别 -
宓和13445143092…… ar,ma,和arma建模是不一样的
宓和13445143092…… ar模型是建立当前值和历史值之间的联系,ma模型是计算ar部分的误差的累计,arma是两者的和.
@良奖6701：ARMA和ARIMA的区别 -
宓和13445143092…… ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模型的扩展ARMA谱估计线性系统可以用线性差分方程进行描述,这种差分模型就是自回归----滑动平均模型(AutoRegression----Moving Average,ARMA ).:任何一个...
@良奖6701：随机信号分析:关于AR模型的问题~高手进 -
宓和13445143092…… AR模型建模的原理是:对于标准激励(白噪声信号),总能找到一个足够高阶的常系数线性微分方程(或差分方程),使其输出的信号和待建模信号一致,其方程系数即可完全描述信号特征.AR模型是“自回归模型”;MA模型是“滑动平均模型”;ARMA则为“自回归滑动平均模型”.可以用足够高阶的MA或ARMA模型等效AR模型,其他亦同.AR模型等只能对平稳随机信号建模.
@良奖6701：基于Matlab环境,实现AR,MA,ARMA 模型 -
宓和13445143092…… AR可以用ar或arx函数实现;MA、ARMA可用armax函数.
@良奖6701：是不是所有时间序列都能建立AR,MA或者ARMA模型 -
宓和13445143092…… 当然不是,这三个模型都有最基本的关于序列稳定性的假设.也就是说如果一个时间序列不稳定是没有办法建以上三个模型的
@良奖6701：在任意条件下,AR、MA与ARMA之间可以相互转化 - 上学吧普法考试
宓和13445143092…… 分别加入ar项和ma项即可
@良奖6701：ar(1)模型1差分后得到的是arma(1,1)模型吗? -
宓和13445143092…… 我去 太惭愧了……同学你说得对 我理解错了 因为差分就默认了原序列是非平稳序列 所以不能建立AR……AR建立好后 如果差分 那以后就是个ARMA 这个你可以自己用差分验证 很好推导的
@良奖6701：什么是ARMA模型 -
宓和13445143092…… ARMA 模型(Auto-Regressive and Moving Average Model)是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称AR模型)与滑动平均模型(简称MA模型)为基础“混合”构成.在市场研究中常用于长期追踪资料的研究,如:Panel研究中,用于...
@良奖6701：用Eviews做预测时ar(1)...ar(5),ma(1)...ma(5)和单独ar(1) ar(5) ma(1)ma(5)的区别 -
宓和13445143092…… ar,ma,和arma建模是不一样的
